CN109325264A - 一种高效高空化性能双吸泵水力设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高效高空化性能双吸泵水力设计方法，主要包括如下步骤：第一：以叶轮主要几何参数作为输入值，标准工况下泵效率和汽蚀余量为目标值，建立数据样本；第二，根据以上数据样本，建立人工神经网络近似模型，采用蝙蝠算法求解模型系数；第三，同上，建立kriging模型，采用蝙蝠算法求解模型系数；第四，建立人工神经网络模型和kriging模型加权叠加的混合近似模型，采用蝙蝠算法求解权重系数；第五，采用多目标遗传算法对上述混合近似模型进行寻优，寻找最优设计点。本发明能同时满足双吸泵高效高空化性能的设计要求，同时能减小设计成本。

Description

一种高效高空化性能双吸泵水力设计方法

技术领域

本发明涉及到一种双吸泵水力设计方法。

背景技术

目前双吸泵的设计方法中，效率和空化性能在标准工况下往往不能同时兼顾，即很难设计出高效高空化性能的双吸泵，需要开展进一步优化，以达到设计要求

离心泵的水力设计是泵领域长期的一个研究热点之一。专利号为201810499711.6提出一种基于混合近似模型的双吸泵优化方法，通过构建人工神经网络、响应面模型并进行全局优化，来扩大离心泵高效区，具有可参考意义。但该方法只满足了了高效要求，没能提高空化性能。

现有的双吸泵的设计往往不能同时满足设计工况下的效率既高、空化性能又好的设计要求。目前还没有采用人工神经网络模型和kriging模型相结合来提高双吸泵效率和空化性能的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高效高性能双吸泵水力设计方法，使双吸泵能够满足高效高空化性能设计要求。

为实现上述发明目的，本发明采取的技术方案为：种高效高空化性能双吸泵的水力设计方法，包括如下步骤：

步骤一：根据设计经验选取对双吸泵效率和汽蚀余量影响较大的参数叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂，，采用拉丁超立方试验设计方法，对4个参数进行32组方案设计；

步骤二：采用Catia软件对32组叶轮进行三维造型，导入到Gambit软件进行非结构网格划分，导入到Fluent中进行设计工况的定常数值模拟计算，并分别获得双吸泵在标准工况下的效率值和汽蚀余量，共32组；

步骤三：以叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂作为输入值，泵在设计工况下的的效率和汽蚀余量为输出值，建立数据样本。采用人工神经网络模型建立输入值与输出值之间的近似模型，并用蝙蝠算法求解该模型的系数；

其中b²为计算得到的系数；

步骤四：利用步骤三中数据样本，采用kriging模型建立输入值与输出值之间的近似模型，并用算法求解该模型的系数；

其中，λ₁λ₂……λ_p为计算得到的系数；

步骤五：将步骤三中人工神经网络模型与步骤四中kriging模型进行加权叠加，

并采用蝙蝠算法求解权值，分别得到标准工况下效率值、汽蚀余量与各参数间的混合近似模型；

T_i(x)＝w_1iA_i(x)+w_2iBi(x)

其中w_1i、w_2i为计算得到的系数；

步骤六：采用多目标遗传算法求解上述混合近似模型，得出标准工况下效率、空化性能均较高时叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂的最优组合。

步骤七：对叶轮最优值组合进行三维造型，并采用相同的Fluent设置进行数值模拟，判断能否达到设计要求，若达到设计要求，则设计完成，若没达到设计要求，则返回步骤三，重新选择参数。

本发明的有益效果是：本发明集合了拉丁超立方试验设计、数值模拟、人工神经网络模型、kriging模型、蝙蝠算法以及多目标遗传算法对双吸泵进行设计，使双吸泵能够满足高效高空化性能设计要求。

附图说明

图1为一种双吸泵多目标水利设计方法的流程图。

图2为双吸泵叶轮三维示意图。

具体实施方式

本发明的目的在于提供一种双吸泵多目标水力设计方法，通过集合拉丁超立方试验设计、数值模拟、人工神经网络模型、kriging模型、蝙蝠算法以及多目标遗传算法对双吸泵进行设计，从而得到双吸泵最优的一组的叶轮几何参数组合，使双吸泵满足高效高空化性能设计要求。

下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。

图1为本发明的发明思路，本发明同时提高双吸泵效率和空化性能的设计方法主要是：第一，根据设计经验选取对双吸泵效率和汽蚀余量影响较大的参数采用拉丁超立方试验进行32组试验设计；第二，采用Catia软件对叶轮进行三维造型，采用Gambit软件对模型进行网格划分并采用Fluent对方案进行数值模拟，计算双吸泵标准工况下的效率和汽蚀余量；第三，以叶轮主要几何参数作为输入值，泵效率和汽蚀余量为输出值，建立数据样本，分别采用人工神经网络模型、kriging模型以及其加权叠加的混合模型建立输入值与输出值之间的数学模型，结合蝙蝠算法求解模型参数。第四，采用多目标遗传算法对混合近似模型进行寻优。

实例例：双吸泵的的设计工况Q＝500m³/h，H＝40m，转速n＝1480r/min；

式中：n为转速，单位r/min；Q为流量，单位m³/h；H为扬程，单位m；比转数127。

参考《现代-泵理论与设计》设计海水淡化泵，根据设计经验，初定叶片进口直径di、叶片出口直径do、叶片出口安放角β2、叶片出口宽度b2为影响泵效率和汽蚀余量的主要几何参数。采用拉丁超立方进行32组试验设计。

采用Catia软件对32组叶轮进行行三维造型，导入到Gambit软件进行非结构网格划分，导入到Fluent中进行设计工况的定常数值模拟计算,并获得泵在设计工况下的效率和汽蚀余量；

以叶轮主要几何参数叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂作为输入值，泵在设计工况下的效率为输出值，建立数据样本，分别采用人工神经网络模型、kriging模型以及其加权叠加的混合近似模型建立效率与主要几何参数之间的近似模型；

T_i(x)＝w_1iA_i(x)+w_2iBi(x)

采用蝙蝠算法求解上述所有公式系数；

采用多目标遗传算法对混合近似模型进行寻优；

最终得到叶轮参数叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂的最优组合(如图2)。

由上述最优参数组合进行三维造型、网格划分、数值模拟得出的优化后的泵的效率为84％，(原始模型效率为76％)，汽蚀余量也显著提高。

Claims (1)

1.一种高效高空化性能双吸泵水力设计方法，包括如下步骤：

步骤一：根据设计经验，选取对双吸泵效率和汽蚀性能影响较大的参数：叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂，采用拉丁超立方试验设计方法，对4个参数进行32组方案设计；

步骤二：采用Catia软件对32组叶轮进行三维造型，导入到Gambit软件进行非结构网格划分，导入到Fluent中进行标准工况下的定常数值模拟计算，分别获得双吸泵的效率和汽蚀余量，共32组数据；

步骤三：以叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂，作为输入值，泵标准工况下的的效率和汽蚀余量为输出值，建立数据样本。采用人工神经网络模型建立输入值与输出值之间的近似模型，并用蝙蝠算法求解该模型中所有系数；

其中i＝1,2分别代表效率和汽蚀余量；b²为计算得到的系数；

步骤四：利用步骤三中数据样本，采用kriging模型建立输入值与输出值之间的近似模型，并用蝙蝠算法求解该模型系数；

其中，i＝1,2分别代表效率和汽蚀余量；λ₁λ₂……λ_p为计算得到的系数；

步骤五：将步骤三中人工神经网络模型与步骤四中kriging模型进行加权叠加，并采用蝙蝠优化算法求解权值，分别得到标准工况下效率值、汽蚀余量与各参数间的混合近似模型；

T_i(x)＝w_1iA_i(x)+w_2iB_i(x)

其中w_1i、w_2i为计算得到的系数；

步骤六：采用多目标遗传算法求解上述混合近似模型，得出标准工况下效率、汽蚀余量均满足设计要求时的叶片进口直径d_i、叶片出口直径d_o、叶片出口安放角β₂、叶片出口宽度b₂的最优组合；

步骤七：对叶轮最优值组合进行三维造型，并采用相同的Fluent设置进行数值模拟，判断能否达到设计要求，若达到设计要求，则设计完成，若没达到设计要求，则返回步骤三，重新选择参数。